Türkiye Merkezli İnce Ayar (Fine-Tuning) Eğitimleri

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel olarak) yapılan, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, otonom araçlar, uçağızlar ve gözetleme sistemleri için derin öğrenme modellerini hassas güvenlik ve güvenilirlik standartlarını karşılayarak ayarlamak isteyen ileri düzey savunma AI mühendisleri ve askeri teknoloji geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Gözetleme ve hedefleme görevleri için bilgisayarlı görüş ve sensör birleşimi modellerini ayarlayacaklar.
• Otomatik AI sistemlerini değişen ortamlara ve misyon profillerine uyarlayacaklar.
• Model akışlarında sağlam doğrulama ve güvenli çalıştırma mekanizmaları uygulayacaklar.
• Savunma özel uyumluluğu, güvenlik ve güvenlik standartlarıyla uyum sağlayacaklar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeyde yasal teknoloji mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedeflemektedir. Katılımcılar, sözleşme analizi, madde çıkarması ve otomatik yasal araştırma gibi görevler için dil modellerini deneysel olarak iyileştirebilirler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• NLP modellerini deneysel olarak iyileştirmek için yasal belgeleri hazırlama ve temizleme.
• Modellere yasal görevlerde daha iyi doğruluk sağlayacak deneysel iyileştirme stratejilerinin uygulanması.
• Sözleşme incelemesi, sınıflandırma ve araştırma ile ilgili modellerin dağıtılması.
• Yasal bağlamda AI çıktılarının uyumluluğunu, denetim kabiliyetini ve izlenebilirliğini sağlama.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeyli tıbbi AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi veriler kullanarak klinik tanı, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörüsü için modellerin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verileri gibi sağlık hizmetleri veri kümelerinde AI modellerini iyileştirebileceklerdir.
• Transfer öğrenimi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
• Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargı ve düzenleyici uyumluluğu ele alabileceklerdir.
• Gerçek dünya sağlık hizmeti ortamlarında iyileştirilmiş modelleri dağıtabilecektir ve izlenebilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) finans sektöründeki üst düzey veri bilimcileri ve AI mühendislerinin kredi skorlaması, kötü niyetli etkinlik tespiti ve risk modellemesi gibi uygulamalar için alan spesifik finansal veriler kullanarak modelleri fine-tune etmek isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Finansal veri kümelerinde modellerin fine-tune edilmesiyle kötü niyetli etkinlik ve risk tahminlerini iyileştirebilecekler.
• Transfer learning, LoRA ve regularization gibi teknikleri kullanarak model verimliliğini artırabilirler.
• AI modelleme iş akışına finansal uyumluluk konularını entegre edebilirler.
• Fine-tune edilmiş modelleri finans hizmetleri platformlarında üretim kullanımı için dağıtabilecekler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI bakım mühendisleri ve MLOps profesyonellerini hedef almaktadır. Bu grup, dağıtılmış ve ince ayarlanmış modeller için sağlam sürekli öğrenme işlem hatları ve etkili güncelleştirme stratejileri uygulamayı amaçlar.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Dağıtılmış modellere sürekli öğrenme iş akışları tasarlama ve uygulama.
• Katastrofik unutmayı doğru eğitim ve bellek yönetimiyle azaltma.
• Model kayması veya veri değişiklikleri üzerine izleme ve güncelleştirme tetikleyicilerini otomatize etme.
• Güncelleştirme stratejilerini mevcut CI/CD ve MLOps işlem hatlarına entegre etme.

Bu eğitimin, canlı eğitimcili Türkiye (çevrimiçi veya yerel) hedef kitlesi, kaynak sınırlı cihazlarda dağıtım için hafif AI modellerini ince ayarlamak ve optimize etmek isteyen ara düzeydeki gömülü AI geliştiricileri ve kenar hesaplama uzmanlarıdır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Kenar dağıtım için uygun önceden eğitilmiş modelleri seçebilir ve uyarlayabilirler.
• Model boyutunu ve gecikmeyi azaltmak için kwantizasyon, kırpma ve diğer sıkıştırma tekniklerini uygulayabilirler.
• Görev spesifik performans için transfer öğrenimini kullanarak modelleri ince ayarlayabilirler.
• Optimizasyonu yapılan modelleri gerçek kenar donanımları üzerinde dağıtabilirler.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye bilgisayar görüşüm mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine, CLIP ve Flamingo gibi görsel-dil modellerini (VLM) endüstriye özgü görsel-metin görevlerinde performansı artırmak için ince ayarlamayı öğretmeyi amaçlamaktadır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Görsel-dil modellerinin mimarisini ve ön eğitme yöntemlerini anlamak.
• Sınıflandırma, arama, resim açıklamaları veya çoklu modlu soru-cevap için VLM'leri ince ayarlamak.
• Veri kümelerini hazırlamak ve kaynak kullanımını azaltmak için PEFT stratejilerini uygulamak.
• Müştaki ortamlarında özelleştirilmiş VLM'leri değerlendirme ve dağıtmak.

Türkiye konumunda (çevrimiçi veya fiziki) gerçekleştirilecek bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, ince ayarlı dil modellerindeki güvenlik riskleri ve önyargıları tanımlamak, değerlendirmek ve azaltmak isteyen orta düzeyde makine öğrenimi mühendisleri ile yapay zeka uyumluluk profesyonelleri için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Güvenli yapay zeka sistemleri için etik ve düzenleyici bağlamı kavrayacak.
• İnce ayarlı modellerdeki yaygın önyargı türlerini tanımlayacak ve değerlendirecek.
• Eğitim süreci boyunca ve sonrasında önyargı azaltma tekniklerini uygulayacak.
• Modelleri güvenlik, şeffaflık ve eşitlik açısından tasarlayacak ve denetleyecek.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki NLP mühendisleri ve bilgi yönetimi ekibini hedef almaktadır. Bu eğitim, katılımcıların RAG hatlarını fine-tuning etmeyi öğrenmelerine yardımcı olur; soru-cevap, kurumsal arama ve özeti oluşturma senaryolarında performansı artırmak için.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• RAG sistemlerinin mimarisini ve iş akışını anlamaları,
• Alan spesifik veriler için alıcı ve üreteç bileşenleri fine-tuning etmeyi,
• RAG performansını değerlendirme ve PEFT teknikleri ile iyileştirmeleri uygulamayı,
• Optimize edilmiş RAG sistemlerini iç kullanım veya üretim için dağıtmayı öğreneceklerdir.

Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ortamında düzenlenen bu eğitmen rehberliğindeki canlı eğitim, LLaMA, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlıklı modelleri belirli iş veya iç uygulamalar için ince ayarlayıp dağıtmak isteyen ara seviye ML uygulayıcılarına ve AI geliştiricilerine yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Açık kaynaklı LLM'lerin ekosistemini ve aralarındaki farkları anlamak.
• LLaMA, Mistral ve Qwen gibi modeller için veri setlerini ve ince ayar yapılandırmalarını hazırlamak.
• Hugging Face Transformers ve PEFT kullanarak ince ayar iş akışlarını yürütmek.
• İnce ayarlanmış modelleri değerlendirmek, kaydetmek ve güvenli ortamlarda dağıtmak.

Bu eğitmen eşliğinde, Türkiye konusundaki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), büyük dil modellerini LoRA, Adapter Ayarı ve Prefix Ayarı gibi yöntemler kullanarak daha uygun maliyetli ve verimli bir şekilde ince ayarlamak isteyen orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Parametre verimli ince ayarlama yaklaşımlarının arkasındaki teoriyi anlatabilir.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Ayarı ve Prefix Ayarı uygulayabilir.
• PEFT yöntemleri ile tam ince ayarlama arasındaki performans ve maliyet denge noktalarını karşılaştırabilir.
• İnce ayarlanmış LLM'leri azaltılmış hesaplama ve depolama gereksinimleriyle dağıtabilir ve ölçeklendirebilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'de (online veya onsite) orta düzeyden ileri seviyeye kadar makine öğrenimi mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Bu eğitimde katılanlar QLoRA'yı kullanarak büyük modellerin etkili şekilde belirli görevler ve özelleştirmeler için fino ayarlanmasını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QLoRA ve LLM'ler için nicelendirme teknikleri konusundaki teoriyi anlayacaklardır.
• QLoRA'yı, domain-özel uygulamalar için büyük dil modellerinin fino ayarlanmasında nasıl kullanabileceklerini öğreneceklerdir.
• Nicelendirme kullanarak sınırlı hesaplama kaynaklarında fino ayarlamayı optimize edeceklerdir.
• QLoRA'yı kullanarak fino ayarlanmış modellerin gerçek dünya uygulamalarında etkili bir şekilde dağıtma ve değerlendirme yöntemlerini öğreneceklerdir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, büyük AI modellerini daha iyi performans, güvenlik ve uyum için ince ayarlamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka araştırmacıları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• RLHF'in teorik temellerini anlamak ve neden modern AI geliştiricileri için önemli olduğunu anlayacaklar.
• Kişiye özel geribildirimlere dayalı ödül modelleri uygulayarak tekrarlamaz öğrenme süreçlerini yönlendirebilecekler.
• RLHF teknikleri kullanarak büyük dil modellerini ince ayarlayıp insan tercihlerine uyumlu çıktılar elde edebilecekler.
• Üretim kalitesi AI sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmek üzere en iyi uygulamaları uygulayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kritik finansal görevler için yapay zeka modellerini özelleştirmede pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans uygulamaları için ince ayar temellerini anlayabilecektir.
• Finans alanına özgü görevler için önceden eğitilmiş modellerden yararlanabilecektir.
• Dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve finansal tavsiye oluşturma tekniklerini uygulayabilecektir.
• GDPR ve SOX gibi finansal düzenlemelere uyumu sağlayabilecektir.
• Finansal uygulamalarda veri güvenliğini ve etik yapay zeka uygulamalarını hayata geçirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi modelleri için ince ayar zorluklarını teşhis etme ve çözme becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme ve veri dengesizliği gibi sorunları teşhis etmek.
• Model yakınsamasını iyileştirmek için stratejiler uygulamak.
• Daha iyi performans için ince ayar işlem hatlarını optimize etmek.
• Pratik araçlar ve teknikler kullanarak eğitim süreçlerini ayıklamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya senaryolarında maliyet etkin ince ayar için büyük modelleri optimize etme tekniklerinde ustalaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük modelleri ince ayar yaparken karşılaşılan zorlukları anlayabilecektir.
• Büyük modellere dağıtık eğitim teknikleri uygulayabilecektir.
• Verimlilik için model niceleme ve budama tekniklerini kullanabilecektir.
• İnce ayar görevleri için donanım kullanımını optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri üretim ortamlarında etkili bir şekilde dağıtabilecektir.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki profesyonellerin prompt mühendisliği ve az veriye dayalı öğrenmenin gücünü kullanarak LLM performansını gerçek dünya uygulamaları için optimize etmeyi öğrenebilmeleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Prompt mühendisliği ve az veriye dayalı öğrenme prensiplerini anlamak.
• Çeşitli NLP görevleri için etkili promptlar tasarlamak.
• Az veriyle LLM'leri uyarlama için az veriye dayalı teknikleri kullanmak.
• LLM performansını pratik uygulamalar için optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi yapay zeka çözümleri için çok modlu model ince ayarı konusunda uzmanlaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CLIP ve Flamingo gibi çok modlu modellerin mimarisini anlayabileceklerdir.
• Çok modlu veri kümelerini etkili bir şekilde hazırlayabilecek ve ön işleme tabi tutabileceklerdir.
• Çok modlu modelleri belirli görevler için ince ayar yapabileceklerdir.
• Gerçek dünya uygulamaları ve performans için modelleri optimize edebileceklerdir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yönelik olup, belirli sektörler, alanlar veya iş ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş AI uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini fine-tuning yapmayı isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• DeepSeek modellerinin, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil tümünün mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Fine-tuning için veri kümelerini hazırlama ve veriyi ön işleme yapma.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi fine-tuning yapmak.
• Fine-tuned modelleri etkili bir şekilde optimize etmek ve dağıtma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ince ayarlı modelleri güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayarlı modelleri üretime dağıtmanın zorluklarını anlayabilecektir.
• Modelleri Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak konteynerize edip dağıtabilecektir.
• Dağıtılan modeller için izleme ve günlük kaydı uygulayabilecektir.
• Modelleri gerçek dünya senaryolarında gecikme ve ölçeklenebilirlik için optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık gerçek dünya problemlerine son teknoloji transfer öğrenimi tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğrenimindeki gelişmiş kavramları ve metodolojileri anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modeller için alan özel uyarlama tekniklerini uygulayabilecektir.
• Sürekli değişen görevler ve veri kümeleriyle başa çıkmak için sürekli öğrenmeyi uygulayabilecektir.
• Görevler arasında model performansını artırmak için çoklu görev ince ayarını (multi-task fine-tuning) kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka projelerinde verimliliği ve performansı artırmak için transfer öğrenimi tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğreniminin temel kavramlarını ve faydalarını anlayabilmek.
• Popüler önceden eğitilmiş modelleri ve uygulamalarını keşfedebilmek.
• Özel görevler için önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapabilmek.
• Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü alanlarında gerçek dünya problemlerini çözmek için transfer öğrenimini uygulayabilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş ölçekli modeller için ince ayar stratejileri uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir; bunun için kapsamlı hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyulmaz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Düşük Ranklı Adaptasyonun (LoRA) prensiplerini anlayacaklar.
• Geniş modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanması için LoRA'yı uygulayacaklar.
• Sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ince ayarı optimize edecekler.
• Pratik uygulamalar için LoRA ile ince ayarlanmış modelleri değerlendirecek ve dağıtacaklar.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yüz yüze) eğitmen yönetimiyle sunulan bu canlı eğitim, belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• İnce ayarın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayarlamak için veri kümelerini hazırlamak.
• Doğal dil işleme (NLP) görevleri için büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayarlamak.
• Model performansını optimize etmek ve yaygın zorlukların üstesinden gelmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), önceden eğitilmiş dil modellerini etkili bir şekilde ince ayar yaparak NLP projelerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLP görevleri için ince ayarın temellerini anlayabilecektir.
• GPT, BERT ve T5 gibi önceden eğitilmiş modelleri belirli NLP uygulamaları için ince ayar yapabilecektir.
• İyileştirilmiş model performansı için hiperparametreleri optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri gerçek dünya senaryolarında değerlendirebilecek ve dağıtabilecektir.